The Verge · Разработка · 2 ч назад

Нелегко получить ИИ, обнаруживающий депрессию, через FDA

Калифорнийский стартап Kintsugi последние семь лет занимается разработкой искусственного интеллекта, способного обнаруживать признаки депрессии и тревоги по речи человека. Но, не сумев вовремя получить разрешение FDA, компания закрывается и выпускает большую часть своих технологий в открытый доступ. Некоторые элементы могут даже обрести вторую жизнь за пределами здравоохранения, например, обнаружение дипфейкового зву…

Источник The Verge
Опубликовано 2 ч назад
Оригинальный заголовок It’s not easy to get depression-detecting AI through the FDA
Важность 3/5
Почему это может быть интересно Может дать практические идеи для backend, инфраструктуры, инструментов и инженерных решений.
← Назад к ленте Открыть оригинал
#technology#software#platforms#разработка

Подробности

Калифорнийский стартап Kintsugi последние семь лет занимается разработкой искусственного интеллекта, предназначенного для обнаружения признаков депрессии и тревоги по речи человека. Но, не сумев вовремя получить разрешение FDA, компания закрывается и выпускает большую часть своих технологий в открытый доступ. Некоторые элементы могут даже обрести вторую жизнь за пределами здравоохранения, например, обнаружение дипфейкового звука.

Оценка психического здоровья по-прежнему во многом опирается на анкеты пациентов и клинические интервью, а не на лабораторные тесты или сканирование, обычные в физической медицине. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, что кто-то говорит, программное обеспечение Кинцуги анализирует то, как это говорится. Идея не нова — речевые модели, такие как паузы, структура предложений или скорость, являются известными индикаторами различных проблем с психическим здоровьем, — но Кинцуги говорит, что его ИИ может улавливать тонкие изменения, которые могут быть менее очевидными для людей-наблюдателей, хотя он публично не уточнил, какие именно особенности влияют на прогнозы его моделей. В рецензируемом исследовании компания сообщила о результатах, которые в целом соответствуют общепринятым инструментам самоотчета для выявления депрессии с использованием коротких речевых образцов.

Компания представила эту технологию как дополнение или потенциальную альтернативу инструментам скрининга, о которых сообщают сами пользователи.

Компания представила эту технологию в качестве дополнения или потенциальной альтернативы инструментам скрининга, основанным на самооценке, таким как Анкета о состоянии здоровья пациента-9 или PHQ-9, являющаяся основным продуктом первичной медико-санитарной помощи и психиатрии. Предполагается, что эти инструменты будут использоваться наряду с формальной клинической оценкой, и, хотя они широко проверены, показатели скрининга могут быть низкими, они зависят от точного описания симптомов пациентами и могут не отражать полный набор симптомов, связанных с расстройствами психического здоровья. Кинцуги утверждает, что его голосовая модель может обеспечить более объективный сигнал, расширить скрининг для большего числа пациентов и широко использоваться в системах здравоохранения, страховых компаниях и программах работодателей. Однако для этого потребуется разрешение FDA.

Кинцуги добивался разрешения FDA по маршруту агентства «De Novo», предназначенному для новых медицинских устройств с низким уровнем риска, не имеющих аналогов на рынке. Несмотря на то, что этот процесс предназначен для упрощения утверждения новых видов продукции, он по-прежнему представляет собой процесс, который может потребовать многих лет сбора данных и проверки со стороны регулирующих органов. Основатель и генеральный директор Kintsugi Грейс Чанг рассказала The Verge, что много времени было потрачено на обучение регулятора основам искусственного интеллекта. Эта структура также плохо подходит для ИИ; многое разрабатывается с учетом более традиционных устройств — например, имплантатов тазобедренного сустава, хирургических инструментов, кардиостимуляторов — конструкция которых после утверждения в значительной степени остается неизменной. Для систем искусственного интеллекта это может означать блокировку модели, которая в противном случае продолжала бы оптимизироваться и обновляться с течением времени.